ASQF Automation Day

Im Namen der ASQF Fachgruppe Automatisierung Franken laden wir Sie am 4. Juli zu unserem 28. Automation Day unter dem Motto Künstliche Intelligenz im industriellen Einsatz ein.

  1. Jupiter Bakakeu Ngassam (FAPS / Uni Erlangen): „Chancen, Applikationen und Grenzen des maschinellen Lernens bei Produktionsmaschinen“
  2. Michael Enslin (ITQ): Neuronale Netze in der Qualitätssicherung in der Produktion
  3. Michael Hagen (infoteam): Übersichtsvortrag Künstliche Intelligenz
  4. Arnoud de Geus (Sioux LIME B.V.): Improving efficiency of systems and processes through AI and Mathware (Vortrag in Englisch)
  5. Elena Holsten (Holsten Systems GmbH) und Dr. Christian Spindler (DATA AHEAD ANALYTCS GmbH): Wie Expertenwissen KI-Modelle stärkt und warum dies als Prozess gelebt werden muss.
  6. Jens Horstmann (Trevisto AG): Künstliche Intelligenz – Herausforderungen, Potentiale und Mehrwerte für den industriellen Mittelstand
  7. Herbert Pichlik (SYSTEC GmbH): Selbstlernende Systeme im End-of-Line-Test
  8. Tobias Schindler (TH Georg Simon Ohm, ELSYS): Reinforcement Learning
  9. Frank Thurner (Contech Software & Engineering GmbH): KI für robuste Produkte & stabile Prozesse in Montage, Produktion & Entwicklung

Dieses Jahr werden zusätzlich zwei Workshops angeboten:

Dr. Stefano Signoriello (infoteam Software): Selbstlernende Algorithmen – Optimale Entscheidungen aus dem Nichts
Bei Reinforcement Learning (RL) geht es um das Erlernen von optimalen Handlungen in einem sequentiellen Entscheidungsprozess in einer Umgebung durch ein Belohnungssignal. Hierbei wählt der Algorithmus / Agent in jedem Zustand der Umgebung eine mögliche Handlung, erhält hierfür von der Umgebung eine Belohnung und wird von ihr zu einem Folgezustand geführt. Das Ziel des Agent ist, Handlungen in einer Kette so auszuführen, dass die Gesamtbelohnung maximiert wird. Dabei kann es sich bei einer Umgebung z.B. um ein Spiel (Brettspiel, Kartenspiel, Computerspiel …), den Betrieb einer Maschine bzw. Anlage (Roboter, Helikopter, Kraftwerk …) oder bspw. um ein Navigationsproblem (bester Weg von A nach B unter Unsicherheit) handeln.
 In dem Workshop werden theoretische Grundprinzipien zu RL erläutert und anhand von Umgebungen der openai Python-Bibliothek gym in der Praxis demonstriert.  Dabei werden Codebeispiele geliefert, die für verschiedene openai-Umgebungen direkt getestet werden können. Zum Ende des Workshops soll eine prototypische Umsetzung eines selbstlernenden Agenten für das Browserspiel Hextris kurz vorgestellt und auf die dabei auftretenden Schwierigkeiten eingegangen werden.
Teilnehmer sind dazu eingeladen, ihren Laptop mit bereits installierter Software mitzubringen und diesen im Workshop für praktische Beispiele selbst einzusetzen. Auf eventuell auftretende Installationsprobleme kann im Rahmen dieses Workshops jedoch mangels Zeit nicht eingegangen werden. Verwendet werden Jupyter Notebooks und insbesondere die folgenden Python-Bibliotheken:
time, numpy, matplotlib.pyplot, IPython.display, gym, (eventuell keras, tensorflow und weitere)
Kursmaterialien werden zum Download bereitstehen. Die Teilnehmer sollten keine Scheu vor mathematischen Formeln und Begriffen haben (Wahrscheinlichkeiten, Erwartungswerten, Summen und Konvergenz) und mit Algorithmik vertraut sein.

Michael Enslin (ITQ): Anwendung von Reinforcement Learning unter Verwendung von Simulationen

  • Vorstellung der Möglichkeiten der Simulation mit Unity 3D
  • Anwendung von Reinforcement Learning in Zusammenhang mit der Simulation
  • Schritte zur Übertragung von in der Simulation trainierter neuronaler Netze auf industrielle Hardware
  • Hands-on an Reinforcement Learning anhand eines einfachen Modellbeispiels (z.B. Pendel)
  • Voraussetzung für Teilnehmer: Laptop mit Möglichkeit eine virtuelle Machine zu Starten (Virtualbox)

Michael Sperber
Email: michael.sperber@asqf.de

Marcus Kraus
Email: marcus.kraus@asqf.de

Melden Sie sich per Email an info@asqf.de für die Workshops an. (Achtung, die Plätze sind auf 10 Personen begrenzt! Das Los entscheidet!)

 Unterstützen Sie diese Veranstaltung und werden Sie noch heute Aussteller. Kontakt: info@asqf.de

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